概要
https://calnewport.com/why-didnt-ai-join-the-workforce-in-2025/
詳細内容
## 2025年にAIが「労働力」として定着しなかったのはなぜか？
https://calnewport.com/why-didnt-ai-join-the-workforce-in-2025/
**Original Title**: Why Didn’t AI “Join the Workforce” in 2025?
分析する：AIエージェントが期待されたほど実社会の複雑なタスクをこなせなかった2025年を振り返り、ハイプに基づく予測ではなく現在の実力に目を向けるべきだと警鐘を鳴らす。
**Content Type**: 🎭 AI Hype
**Language**: en
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:3/5 | Unique:5/5 | Practical:3/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 86/100 | **Annex Potential**: 90/100 | **Overall**: 80/100
**Topics**: [[AIエージェント, LLMの限界, Claude Code, エンジニアの生産性, 技術予測]]
著者のカル・ニューポートは、2026年1月という「未来の視点」から2025年を振り返る形で、AIエージェントを巡る熱狂と現実のギャップを鋭く考察している。2025年は、オープンAIのサム・アルトマンらが「AIエージェントが労働力に加わり、企業の出力を劇的に変える年になる」と予言した年だった。チャットボットが単に質問に答える段階を超え、書類作成やホテルの予約といった実世界の複雑な多段階タスクを自律的にこなす「デジタル従業員」の到来が確実視されていたからだ。
しかし、著者はこの予測が大きく外れたことを指摘する。Claude CodeやOpenAI Codexといったコーディング特化型のエージェントはプログラミング分野で一定の成果を収めたものの、それ以外の一般的な業務において、汎用的なAIエージェントは期待を裏切る結果となった。具体例として、ChatGPT Agentが不動産サイトのドロップダウンメニューを選択しようとして14分間も無駄に費やしたエピソードを挙げ、現在のLLMをベースとした技術が実用レベルに達していないことを強調している。批評家のガリー・マーカスが述べるように、LLMという「不器用なツールの上に、不器用なツールを積み重ねているに過ぎない」というのが現状の姿である。
この記事がWebエンジニアにとって重要なのは、AI業界のリーダーたちですら「予測の過剰」を認め始めているという点だ。元OpenAIのアンドレ・カーパシーが「エージェントの10年」という長期スパンで捉え直したように、真の自律型エージェントの実現にはまだ多くの技術的ハードルが存在する。著者は、2026年こそ「AIが将来何をするか」という期待（バイブス）に一喜一憂するのをやめ、現時点で「何ができるか」という事実に即して行動すべきだと提言している。不確実な未来への恐怖や期待に振り回されるのではなく、現在利用可能なツールがワークフローに与える現実的な影響に集中することが、エンジニアに求められる知的な規律であると筆者は主張している。